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Enregistrement W2096478540 · doi:10.3917/rfas.061.0161

Quels moyens pour promouvoir quelle égalité des sexes ?

2006· article· fr· W2096478540 sur OpenAlexaff
Jane Lewis

Notice bibliographique

RevueRevue française des affaires sociales · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policies and Family
Établissements canadiensMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Pour promouvoir l’égalité de genre, les artisans des politiques publiques doivent d’abord décider s’ils la définissent en termes d’identité (des femmes par rapport aux hommes) ou de reconnaissance de la « différence », notamment concernant la maternité et le travail non rémunéré accompli au sein de la famille. La nécessité de faire progresser l’égalité entre hommes et femmes est devenue plus criante du fait que la famille et le marché du travail sont en mutation rapide et que la restructuration de l’État providence amorcée dans les années quatre-vingt-dix se fait dans le sens d’une participation de tous les adultes à la vie active. Nous présentons d’abord les politiques mises en œuvre au niveau de l’Union européenne, qui a toujours exprimé un engagement fort vis-à-vis de l’égalité de genre, et montrons combien il est difficile de la maintenir au cœur de l’agenda politique. En outre, comme nous le constatons dans la deuxième partie, les approches et les logiques qui sous-tendent les politiques adoptées varient considérablement d’un État membre à l’autre. En conclusion, nous avançons que l’égalité de genre ne sera érigée au rang de priorité et que les hommes et les femmes ne pourront véritablement exercer un choix en matière de travail rémunéré et non rémunéré que si une série de mesures, s’adressant autant aux hommes qu’aux femmes, est prise concernant le travail auprès de la famille.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,024
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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